Основные понятия
이 논문은 대유행 상황에서 인간 이동성 패턴을 예측하기 위해 트랜스포머 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 최근 연구 동향을 종합적으로 제공한다.
Аннотация
이 논문은 대유행 상황에서 인간 이동성 패턴을 예측하기 위해 트랜스포머 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 최근 연구 동향을 종합적으로 제공한다.
논문은 다음과 같은 내용을 다룹니다:
- 인간 이동성 모델링 작업의 분류: 생성 작업(흐름 생성, 궤적 생성)과 예측 작업(군중 흐름 예측, 다음 위치 예측)
- 트랜스포머 모델의 활용:
- 텍스트 데이터와 위치 데이터를 활용한 이동성 흐름 예측
- 복잡한 시공간 의존성과 문맥 패턴 포착을 통한 이동성 예측 성능 향상
- 전염병 확산 예측 및 대응 전략 수립에 기여
- 대규모 언어 모델(LLM)의 활용:
- 대규모 이동성 데이터 기반 학습을 통한 고충실도 이동성 시뮬레이션 및 예측
- 텍스트 데이터와 이동성 데이터의 통합을 통한 예측 성능 향상
- 저자원 지역에서의 구현 및 적용을 위한 과제
이 연구는 기계 학습 기술, 특히 트랜스포머 모델과 LLM이 전염병 모델링에서 인간 이동성 예측을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 보여줍니다. 이는 보다 정확하고 실행 가능한 전염병 모델 개발에 도움이 될 것입니다.
Статистика
"이 논문은 대유행 상황에서 인간 이동성 패턴을 예측하기 위해 트랜스포머 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 최근 연구 동향을 제공합니다. 논문에 따르면 이러한 모델들은 복잡한 시공간 의존성과 문맥 패턴을 포착하여 이동성 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다."
Цитаты
"이 논문은 대유행 상황에서 인간 이동성 패턴을 예측하기 위해 트랜스포머 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 최근 연구 동향을 제공합니다."
"트랜스포머 모델과 LLM은 복잡한 시공간 의존성과 문맥 패턴을 포착하여 이동성 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다."